UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO. Prof. Yandr re Costa - 1. Prof. Yandre Costa.
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1 UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Prof. Yandr re Costa - 1 Textura Prof. Yandre Costa
2 Prof. Yandr re Costa - 2 Textura é um importante atributo visual presente em imagens, mas que não tem definição formal; A diversidade de texturas naturais e artificiais, torna impossível estabelecer uma definição universal para a mesma;
3 Prof. Yandr re Costa - 3 Padrão visual geralmente relacionado a distribuição de pixels em uma região e características do objeto da imagem; Esse atributo geralmente contém informações bastante ricas sobre o conteúdo da imagem e é muito útil em visão computacional;
4 Prof. Yandr re Costa - 4 Algumas texturas apresentam regularidade no que diz respeito a repetição de padrões, outras não: Mármore Papel Parede Medeira Areia
5 Prof. Yandr re Costa - 5 Texturas são descritas cotidianamente como finas, grossas, granuladas, lisas e etc.; Tamura et al. propõem o uso de características mais precisas para descrever textura: Granularidade: tamanho das células presentes na textura, eventualmente referida como espessura ;
6 Prof. Yandr re Costa - 6 Contraste: dado por variações de tons de cinza presentes na imagem; Direcionalidade: direção predominante entre os elementos constituintes; Delineamento (line-likeness): intensidade da presença de linhas; Regularidade: regularidade com que primitivas se repetem; Rugosidade: medida da sensação de aspereza transmitida pela textura;
7 Prof. Yandr re Costa - 7 Um descritor de textura pode se basear na distribuição e tons dos pixels diretamente, ou de primitivas componentes da textura; Uma primitiva é um conjunto de pixels com alguma propriedade e tom ou localização; O relacionamento espacial entre primitivas pode ser aleatório ou não;
8 Prof. Yandr re Costa - 8 Diferentes primitivas e relacionamentos espaciais entre elas: a b c a e b: mesma primitiva não produz necessariamente a mesma textura; a e c: mesmo relacionamento espacial não produz necessariamente a mesma textura;
9 Exemplos de textura: Prof. Yandre Costa - 9
10 Prof. Yandr re Costa - 10 Abordagens para descritores de textura: Estatística; Matriz de co-ocorrência (GLCM); Estrutural; LBP; Espectral; Transformada de Gabor;
11 Prof. Yandr re Costa - 11 Abordagens estatísticas Medidas estatísticas obtidas a partir da contagem de ocorrências de níveis de cinza nos pixels da imagem e da forma como se relacionam no espaço;
12 Prof. Yandr re Costa - 12 Matriz de co-ocorrência de níveis de cinza (GLCM) A mais tradicional abordagem estatística; Introduzida por Haralick et al. em 1973; A GLCM consiste em uma matriz de probabilidades (N N * ) de co-ocorrência de níveis de cinza dada uma distância d e uma orientação θ. * N é o número de intensidades de cinza utilizadas na representação da imagem.
13 Prof. Yandre Costa - 13 Possíveis orientações para θ: Exemplo Considere a seguinte matriz de pixels:
14 Prof. Yandr re Costa - 14 Exemplo Considere a seguinte matriz de pixels: Considerando a distância d=1 e a orientação θ=0º Exercício: Encontre a GLCM para o exemplo anterior considerando θ = 45º, 90º e 135º
15 Prof. Yandre Costa - 15 A partir das probabilidades encontradas na GLCM, medidas estatísticas são extraídas da mesma. As mais comuns são:
16 Prof. Yandr re Costa - 16 Local Binary Pattern (LBP) Abordagem estrutural para descrição de textura apresentada por Ojala et al. em 2002; Premissa: padrões binários locais à região de vizinhança de um pixel são propriedades fundamentais da textura de uma imagem;
17 Prof. Yandr re Costa - 17 O método leva em conta para cada pixel C, P vizinhos equidistantes considerando-se uma distância R;
18 Prof. Yandr re Costa - 18 A característica de textura T é preservada na seguinte distribuição: na qual T com i=[0,p] s( g i ( s( g gc ),..., s( g P 1 g g 0 C C ) = 1 0 se se g g i i g g C C < )) 0 0
19 Prof. Yandr re Costa - 19 O LBP para o pixel C pode ser obtido através da multiplicação dos elementos binários por um coeficiente binomial. Associando-se um peso binomial 2 P a cada s(g P - g C ), as diferenças presentes na vizinhança são transformadas em um único código LBP, um valor 0 C' 2 P.
20 Prof. Yandr re Costa - 20 Os autores introduziram o conceito de uniformidade do padrão LBP; Ele diz respeito ao número de transições entre 0 s e 1 s presentes no padrão encontrado; Um LBP é uniforme se o número de transições é menor ou igual a 2; uniforme não uniforme
21 Prof. Yandr re Costa - 21 Uma variedade de LBP bastante utilizada é o LBP 8,2, onde são tomados 8 vizinhos à uma distância 2; Para esta variedade, existem 58 padrões uniformes; A textura associada à imagem, é descrita por um histograma dos padrões LBP encontrados; Todas as ocorrências de padrões não uniformes são contadas em uma coluna adicional do histograma; Desta forma, são encontradas 59 características para descrever a textura de uma imagem com LBP 8,2.
22 Bibliografia Prof. Yandr re Costa - 22 A.K. Jain e F. Farrokhnia. Unsupervised texture segmentation using Gabor Filters. Pattern recognition, 24(12): , H. Tamura, S. Mori, e T. Yamawaki. Textural Features Corresponding to Visual Perception. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 8(6): , M. Sonka, V. Hlavac, e R. Boyle. Image Processing, Analysis, and Machine Vision. PWS Publishing, R.M. Haralick, K. Shanmugam, e I.H. Dinstein. Textural features for image classification. IEEE Transactions on systems, man and cybernetics, 3(6): , 1973; Timo Ojala, Matti Pietikäinen, e Topi Mäenpää. Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classication with local binary patterns. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7): , 2002.
Textura. Textura 04/09/2014. Prof. Yandre Costa
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